應加快構建系統化數據治理體系

近日發布的一份報告顯示，受到宏觀政策環境、技術進步和升級、數字應用普及滲透等利好因素影響，2019年我國大數據產業規模達5397億元，同比增長23.1%。

該報告預計，2020年我國大數據產業整體規模將達到6670.2億元，到2022年將突破萬億元。

中國科學院院士、大數據產業生態聯盟主任委員梅宏表示，大數據時代的到來，使得數據有了新的歷史使命，數字資源的資產性質和生產要素角色日益凸顯。應加快構建系統化數據治理體系，從而避免數據治理的碎片化。

1、發展現狀分析：大數據產業增長迅速 階梯分布特征明顯

2020年，突如其來的新冠肺炎疫情，給我國各行各業帶來了一定影響。但在戰“疫”過程中，以大數據、人工智能、云計算等為代表的新一代信息技術發揮了重要作用，并激發了新業態、新模式的出現。同時，2020年也是我國頂層設計發力新基建、提速數字基建建設的一年。在此背景下，乘新基建之東風，大數據產業加速發展，迎來新機遇、新發展。

由大數據產業生態聯盟、賽迪顧問有限公司聯合發布的《2020年中國大數據產業發現白皮書》顯示，受到宏觀政策環境、技術進步和升級、數字應用普及滲透等利好因素影響，2019年中國大數據產業規模達5397億元，同比增長23.1%。

根據2019年中國大數據區域發展水平評估數據來看，全國各省（區、市，不包含香港、澳門及臺灣）大數據發展水平存在明顯的差異性，階梯分布特征明顯。

從地域分布來看，華東、華北區域在大數據產業發展方面持續領跑。調研結果發現，多數大數據企業的業務集中于華東、華北地區，合計約占整體市場規模的55.4%。廣東、湖北、四川、貴州等地分別引領中南和西南地區大數據產業發展，并顯著領先于東北和西北地區。

報告預測，隨著“互聯網 ”的不斷深入推進以及數字技術的不斷成熟，大數據的應用和服務將持續深化。與此同時，市場對大數據基礎設施的需求也在持續升高。預計2020年產業整體規模將達到6670.2億元，到2022年將突破萬億元，從而持續促進傳統產業轉型升級，激發經濟增長活力，助力新型智慧城市和數字經濟建設。

2、發展機遇分析：小企業走向大舞臺 大數據產業生態日趨完善

目前，推動大數據發展已成為我國各省市的共識。在各地的機構改革中，“大數據”成為一大亮點。比如，山東、福建、浙江、廣西等省新成立了省級大數據管理局;廣東在原有大數據管理局的基礎上，新組建了省政務服務數據管理局;貴州大數據管理局等已設立的機構也被明確提升至省政府直屬機構部門。

與此同時，以八大國家大數據綜合試驗區為引領的大數據發展態勢已基本形成。其中，京津冀地區著力打造大數據走廊格局，初步形成了大數據協同發展體系;

以上海為核心的長三角地區，持續推進大數據與當地智慧城市建設;珠三角地區在大數據應用創新、產品研發及產業管理方面率先發展，頗具成效;貴州、重慶、河南、沈陽等四個試驗區大數據產業近年來發展迅猛，有望成為我國大數據發展的新增長極;而位于內蒙古自治區的基礎設施類綜合試驗區，則充分發揮其在氣候、資源、地形上的優勢，不斷加大資源整合力度，在綠色集約的原則下逐步開始了跨越式發展。

在大數據人才培養方面，2018年，教育部在全國范圍內又新批準248所高校增設大數據專業。同時，阿里貴州大數據學院、重慶郵電大學科大訊飛人工智能學院等產學融合的研究培訓機構，也在不斷加大人才培養力度。隨著各地加快建立大數據管理機構，大數據產業發展的政策環境將進一步優化。

大數據人才將呈現多元化培養模式，教學內容、教學理念向著更加靈活、更加實用的方向發展，我國大數據人才供給質量、數量將大幅提升。

大數據政策逐步完善，應用場景建設落地，人才供給顯著提升……隨著產業生態環境的持續向好，大數據產業“專、精、新”的特點也讓不少中小企業走向臺前，在各個細分領域一展身手。

在IEEE院士、傲林科技聯合創始人劉震博士看來，大數據產業的高質量發展和新基建的高水平推進，關鍵有賴于作為市場主體的工業企業自身的數字化、智能化。這是工業企業在整個新型工業化時代“踩準步、跟上點”的必要之舉。在這其中，新數據智能又是企業數字化變革的驅動力。通過驅動企業推動供給側結構性改革，從而助力新基建的高水平實施。

3、發展挑戰分析：構建數據治理體系為數字經濟增長賦能

如今，隨著我國大數據資源不斷豐富，產業鏈條不斷完善，融合創新應用不斷涌現，大數據產業取得了階段性的發展成果。但同時應該看到，大數據產業的發展還面臨不少的挑戰。

梅宏院士在接受采訪時指出，隨著國家大數據戰略的深入實施，以及數據被明確為新型生產要素，各個行業愈加重視推進數字化轉型，數字化，網絡化和智慧化融合發展正成為時代特征。在此背景下，構建合理的數據治理體系是提升優化各行業數據能力、充分挖掘數據資源價值、打造數據驅動發展新引擎、推動數字經濟發展和數字中國建設的重要前提和保障。

他認為，數據治理具有多維度，多層次，多觀點，多學科等特點，需要構建系統化數據治理體系，從而避免數據治理的碎片化。

“基于我們的理論研究和實踐探索，構建數據治理體系需圍繞國家、行業、組織三個層次，涵蓋數據的管理體制機制，共享與開放，安全與隱私保護等方面的內容，其中制度法規，標準規范，業務實踐，支撐技術等四種手段支撐。”

數字經濟產業基礎的構建是一個多維度、多層次的長期工程，當前數字經濟正進化到以人工智能為核心驅動力的智能經濟新階段。我國在人工智能、大數據的技術研發和應用中多年的探索和積累到了“一展身手”的時候。

劉震在接受采訪時提出，要重視數據智能在這一過程中的重要作用。他認為，數據智能領域正呈現新的數據維度、新的AI應用、新的智慧功能、新的服務范圍、新的價值發現等變化，這種“新數據智能”既對大數據企業的技術深度提出了更高要求，也能使社會更好地認識數據作為生產要素的重要價值。

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